| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Business analytics and digitalization as drivers of startup evaluation : the experience of the Baltic states
Avtorji:ID Shcherbak, Valeriia (Avtor)
ID Dorokhov, Oleksandr (Avtor)
ID Ukrainski, Kadri (Avtor)
ID Djakons, Deniss (Avtor)
ID Kovalyova, Olha (Avtor)
ID Dorokhova, Liudmyla (Avtor)
Datoteke:URL https://organizacija.fov.um.si/issues/vol-58-no-4-2025/
 
.pdf RAZ_Shcherbak_Valeriia_2025.pdf (1,79 MB)
MD5: BEA3B5503CFD2134FCEAD5D49EB35669
 
Jezik:Angleški jezik
Vrsta gradiva:Neznano
Tipologija:1.01 - Izvirni znanstveni članek
Organizacija:FOV - Fakulteta za organizacijske vede
Opis:Purpose: This study is motivated by the importance of startups in economic growth and the need for methods to evaluate their success, considering risk and uncertainty. The objective is to analyze factors that influence startups, using factor and cluster analysis. The hypothesis that advanced business analytics in startup evaluation can enhance the quality of investment decision-making was tested. Methods: The combination of quantitative and qualitative techniques was used. Statistics about 20 startups from Latvia, Lithuania, and Estonia over five years were processed to identify success drivers and to group startups by similarity. Machine learning and social media sentiment analysis were applied to assess non-financial indicators. Results: The results showed that indicators such as projected profitability, social media activity, and innovativeness are significant for startup ranking. The share of traditional methods in the Baltic states was 55%, while modern tools were 45%, highlighting the role of digitalization in risk assessment. Startups with high clustering coefficients and positive mention sentiment demonstrated superior performance. Conclusions: The study demonstrated that integrating business analytics and digitalization enhances startup evaluation. The model combines financial metrics with network and sentiment analysis, offering a comprehensive framework for investors. It confirms that data-driven methods improve decision-making, reducing investment risks.
Ključne besede:startup evaluation, business analytics, digitalization, economic potential, Baltic states, social engagement
Datum objave:01.01.2025
Leto izida:2025
Št. strani:str. 353-373
Številčenje:Vol. 58, issue 4
PID:20.500.12556/DKUM-95957 Novo okno
UDK:005.52:334.72
COBISS.SI-ID:257076739 Novo okno
DOI:10.2478/orga-2025-0022 Novo okno
ISSN pri članku:1318-5454
Datum objave v DKUM:14.11.2025
Število ogledov:159
Število prenosov:11
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:Ostalo
:
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share



Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Gradivo je del revije

Naslov:Organizacija : revija za management, informatiko in kadre
Skrajšan naslov:Organizacija
Založnik:Moderna organizacija
ISSN:1318-5454
COBISS.SI-ID:610909 Novo okno

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Poslovna analitika in digitalizacija kot gonili ocenjevanja startupov : izkušnje baltskih držav
Opis:Namen: Raziskava izhaja iz prepoznanega pomena startupov kot ključnih dejavnikov gospodarske rasti ter iz potrebe po razvoju učinkovitih metod za ocenjevanje njihove uspešnosti v razmerah tveganja in negotovosti. Glavni cilj je bil preučiti dejavnike, ki vplivajo na delovanje in uspešnost startupov, z uporabo faktorske in klastrske analize. Preizkušena je bila hipoteza, da uporaba napredne poslovne analitike pri ocenjevanju startupov prispeva k višji kakovosti investicijskega odločanja. Metode: Raziskava temelji na kombinaciji kvantitativnih in kvalitativnih pristopov. Podatki o 20 startupih iz Latvije, Litve in Estonije v petletnem obdobju so bili obdelani z uporabo faktorske in klastrske analize. Za oceno nefinančnih kazalnikov sta bili uporabljeni strojno učenje in analiza sentimenta na družbenih omrežjih. Rezultati: Ugotovitve kažejo, da so kazalniki, kot so predvidena dobičkonosnost, aktivnost na družbenih medijih in stopnja inovativnosti, ključni pri razvrščanju startupov. Delež uporabe tradicionalnih metod v baltskih državah znaša 55 %, medtem ko sodobna orodja predstavljajo 45 %, kar poudarja vlogo digitalizacije pri ocenjevanju tveganj. Startupi z visokimi koeficienti klastriranja in pozitivnim razpoloženjem omemb so izkazali nadpovprečne rezultate. Sklepne ugotovitve: Ugotovitve raziskave potrjujejo, da integracija poslovne analitike in digitalizacije bistveno izboljšuje zanesljivost ocenjevanja startupov. Razvit model, ki združuje finančne kazalnike z mrežno in sentimentno analizo, predstavlja celovit okvir za investitorje in omogoča zmanjševanje investicijskih tveganj ter učinkovitejše strateško odločanje. Potrjeno je bilo, da podatkovno podprti pristopi izboljšujejo kakovost odločanja in zmanjšujejo investicijska tveganja.
Ključne besede:start-up podjetja, poslovna analitika, digitalna transformacija, ocenjevanje uspešnosti, baltske države, investicijska tveganja


Zbirka

To gradivo je del naslednjih zbirk del:
  1. Organizacija

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici